教師人工智能賦能與培訓(xùn)

魏忠

上海海事大學(xué)/庚商教育智能科技

wising@sina.com

人工智能作為一場新技術(shù)革命，正在改變教師賦能與培訓(xùn)。然而，教師人工智能學(xué)什么、怎么學(xué)、在哪里學(xué)，是一個非常令人困惑的問題。

1.學(xué)什么？A賦能教師教研服務(wù)體系

抽象思維訓(xùn)練：人工智能到底能做什么？不能做什么？是訓(xùn)練人還是訓(xùn)練機器？人工智能背后的一般人能夠理解的原理是什么？與哲學(xué)、藝術(shù)、科學(xué)、工程的關(guān)系是什么？人工智能背后的科學(xué)、技術(shù)、應(yīng)用有哪些主要的概念？教師遇到的所有與人工智能相關(guān)的教育、教研困惑如何抽象成已經(jīng)成熟的確定性的解釋？這些都是抽象思維需要理解的，需要將穩(wěn)定的、不過時的抽象思維概念形成題庫，對教師進行抽象思維訓(xùn)練。

分解思維訓(xùn)練：以ChatGPT為代表的人工智能2.0時代僅僅3年，世界上的人工智能的應(yīng)用項目（包括開源和非開源）已經(jīng)有1000多萬個。而作為基于肌肉記憶力（眼、耳、口、鼻、四肢）的分解思維訓(xùn)練，需要教師掌握涵蓋各種類型的10～20種基本的人工智能工具和應(yīng)用，為教師服務(wù)，也通過教師的應(yīng)用帶動教學(xué)和學(xué)生的認(rèn)知。

組合思維訓(xùn)練：人工智能要解決現(xiàn)實的教學(xué)、教研和學(xué)校管理問題，就需要對抽象思維（能做什么、不能做什么、用什么基本的原理、解決什么問題）和分解思維（用什么軟件工具、通過五官四肢如何使用）進行組合，通過人的主觀能動性，在教師團隊中完成真實任務(wù)的體驗。

2.怎么學(xué)？從培訓(xùn)到帶練的轉(zhuǎn)變

資源體系為核心：問是數(shù)據(jù)的學(xué)問，將教師的問題轉(zhuǎn)變?yōu)榻處煹乃接蛑R庫，然后針對知識庫去問，才有可能針對、準(zhǔn)確、個性化。而教師的數(shù)據(jù)是敏感的和復(fù)雜的，應(yīng)該建立起一套資源體系（基于教師的、學(xué)校的、課程的），在這一體系中學(xué)習(xí)工具才是正確的方式。

教師教育活動場景：教育活動是復(fù)雜的，場景是多變的，然而教育活動是高度結(jié)構(gòu)化的，教育規(guī)律是高度復(fù)用的、一致的。教師學(xué)習(xí)人工智能與賦能人工智能，應(yīng)在教育活動的框架內(nèi)，將活動作為圖譜資源，去應(yīng)用技術(shù)。

教師、學(xué)生、教學(xué)與管理評價體系中學(xué)：教育評價是多元的，又是穩(wěn)定的，基于評價指標(biāo)體系的人工智能計算與輸出，才是教師培訓(xùn)與技術(shù)賦能的好的訓(xùn)練模式。

3.在哪里學(xué)？基于教師私域知識庫的工具集與虛擬實訓(xùn)平臺

教師A知識庫資源：教師授課的課件、試卷、教材等，就是基于教師的AI知識庫資源。培訓(xùn)與賦能應(yīng)該在靠近知識庫資源的地方，人工智能高度依賴數(shù)據(jù)，而所有的知識庫需要以多模態(tài)對齊的方式支持教師。

教師A實驗項目庫：人工智能是一系列的工具集和使用技巧，需要將這些技術(shù)組合成以教育場景為歸類的實驗項目庫，若干個實驗項目組成一個任務(wù)，教師在一個配置好的工具平臺的基礎(chǔ)上去輸出數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果、控制過程。

教師A崗訓(xùn)任務(wù)案例庫資源：教師的人工智能應(yīng)用按照崗位來說是多種多樣的，以教師崗位任務(wù)為分類的崗位庫建設(shè)非常重要。教師通過輸出數(shù)據(jù)，調(diào)用崗位庫的指南流程，輸出結(jié)果，并按照崗位的經(jīng)驗進行調(diào)整控制，也是最終完成教師崗位作品提交的基于問題和基于項目的學(xué)習(xí)過程。

通過學(xué)校的、教育局的、教師個體布置的教育平臺化的題庫測驗、考試、作業(yè)、作品，才是真正完整的人工智能教師培訓(xùn)與賦能的學(xué)習(xí)方式。